- 虚拟数据室:数据管理的创新解决方案
办公效能师
人工智能网络大数据
在当今数字化驱动的商业世界里,数据已然成为企业最具价值的资产之一。从机密的商业计划、敏感的财务报表,到关乎知识产权的研发资料,海量且多样的数据贯穿于企业运营的每一个环节。然而,传统的数据管理方式在面对日益增长的数据量、复杂的协作需求以及严苛的安全监管要求时,显得力不从心。此时,虚拟数据室作为一种创新的数据管理解决方案,正以前沿的科技手段和卓越的管理效能,重塑数据管理格局,为企业筑牢数据根基、释放数
- 新反洗钱法落地:代购系统“资金红线”与合规生存指南
反洗钱(AML)合规:代购系统如何规避资金风险?引言:代购系统的资金风险“暗流”代购系统作为跨境电商的重要纽带,连接着全球消费者与中国商品资源。然而,其“先收货款、后采购运输”的资金链模式,叠加跨境支付、虚拟货币、第三方平台等复杂场景,极易成为洗钱活动的“温床”。从现金走私到匿名支付,从虚假贸易到地下钱庄,代购系统面临的反洗钱(AML)合规挑战已从“隐性风险”升级为“生存红线”。本文将从政策法规、
- 电商API性能优化:策略体系与实施要点
Joe13265449558
性能优化电商返回值淘宝API接口京东
电商API性能优化策略介绍在电商领域,API(应用程序编程接口)作为连接电商平台与外部系统、服务或应用的关键桥梁,其性能直接关系到用户体验、业务效率以及系统的整体稳定性。随着电商业务的快速发展,API接口面临着高并发、大数据量处理等挑战,因此,对电商API进行性能优化显得尤为重要。本文将从多个维度探讨电商API性能优化的策略。一、数据库优化策略数据库是电商API接口的核心组件之一,其性能直接影响A
- Xtuner:大模型微调快速上手
潘达斯奈基~
AIGCAIGC
一、XTuner是什么?简单来说,XTuner是一个轻量级、易于使用的、为大语言模型(LLM)设计的微调工具库。它由上海人工智能实验室(OpenMMLab)开发,是其强大AI工具生态(MMCV,MMEngine等)的一部分。它的核心设计理念是“用一个配置文件搞定一切”,让开发者和研究人员可以极大地简化微调流程。二、为什么选择XTuner?(核心优势)轻量且用户友好:命令行驱动:你不需要编写复杂的训
- GIVT与SIVT:互联网流量欺诈的攻防演进
weixin_47233946
算法网络
在数字广告投入突破5000亿美元的市场环境下,无效流量(InvalidTraffic)带来的营销预算损失已升级为全球性挑战。GIVT(GeneralInvalidTraffic)和SIVT(SophisticatedInvalidTraffic)作为流量欺诈的两种主要类型,正不断演变出新的技术形态,形成对现代网络安全和数字经济的持续威胁。本文将从技术原理、实现手段及防御策略三个维度,深度解析这两类
- AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战关键词:人工智能、身体增强、道德考虑、未来发展、机遇挑战摘要:本文将探讨AI时代人类增强的各个方面,包括道德考虑和身体增强技术的未来发展机遇与挑战。通过详细分析AI技术基础、身体增强技术、道德哲学及社会影响,本文旨在为读者提供对这一前沿领域的深入理解和前瞻性思考。目录大纲AI时代的人类增强:道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战
- 微服务架构的演进:迈向云原生
大手你不懂
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微服务架构的演进:迈向云原生ps:最近在学习的时候,发现好多技术方案最终都有云原生的影子,这里浅谈一下云原生的发展趋势随着互联网技术的发展,软件开发模式经历了从单体应用到微服务架构的重大转变。而在今天,微服务架构正朝着**云原生(CloudNative)**的方向发展。本文将探讨为什么越来越多的企业选择将微服务架构转变为云原生,并介绍这一转型带来的主要优势和技术挑战。一、什么是微服务与云原生?微服
- 目标检测:从基础原理到前沿技术全面解析
随机森林404
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,目标检测是一项核心且极具挑战性的任务,它不仅要识别图像中有什么物体,还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展,目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测(ObjectDet
- 5G MEC四大核心挑战技术解析报告
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一、MEC园区部署挑战:数据本地化与低时延接入痛点深度解析数据不出园区:工业质检、医疗影像等敏感业务需数据在本地闭环处理。但运营商基站与企业MEC间若经公网绕行,时延超50ms且存在泄露风险。L2网络局限:传统L2接入网无法实现基站→UPF的智能路由,导致业务流绕行城域网核心节点(平均增加20ms时延)。创新解决方案▍最短路径转发架构(图1)
- Fiber是什么?
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对React的Fiber架构的理解需要从React的核心目标与面临的挑战说起。它本质上是React16引入的全新协调(Reconciliation)引擎,旨在解决React15及之前版本在处理大型应用和复杂更新时遇到的根本性性能瓶颈和用户体验问题。核心理解:Fiber是什么?虚拟的底层数据结构:Fiber是对React组件、DOM节点或其他UI元素的轻量级、链式表示的JavaScript对象。每个
- 水下目标检测:突破与创新
加油吧zkf
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水下目标检测技术背景水下环境带来独特挑战:光线衰减导致对比度降低,散射引发图像模糊,色偏使颜色失真。动态水流造成目标形变,小目标(如10×10像素海胆)检测困难。声呐与光学数据融合可提升精度,但多模态对齐仍是技术难点。核心算法实现要点图像预处理直方图均衡化与Retinex算法结合改善对比度和色偏:defsingle_scale_retinex(img,sigma):retinex=np.log10
- 初试牛刀 - 使用 Chaos Mesh 进行第一次混沌实验
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混沌混沌工程
初试牛刀-使用ChaosMesh进行第一次混沌实验第一步:准备实验环境我们的“混沌实验室”需要三个核心组件:一个Kubernetes集群、ChaosMesh平台、以及一个用来做实验的应用。A.安装ChaosMesh我们将使用Helm来安装ChaosMesh,这是官方推荐的最简单的方式。添加ChaosMesh的Helm仓库:helmrepoaddchaos-meshhttps://charts.ch
- Golang Wire与数据库访问层的集成
Golang编程笔记
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GolangWire与数据库访问层的集成关键词:Golang、Wire、数据库访问层、依赖注入、集成摘要:本文主要探讨了Golang中Wire工具与数据库访问层的集成。我们将先介绍相关背景知识,包括Wire和数据库访问层的核心概念,然后详细讲解它们的集成原理和具体操作步骤,通过实际的代码案例展示如何在项目中实现这种集成,最后分析其实际应用场景、未来发展趋势与挑战等内容,帮助读者全面了解和掌握Gol
- 操作系统NUMA架构下的内存一致性优化
操作系统内核探秘
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操作系统NUMA架构下的内存一致性优化关键词:NUMA架构、内存一致性、缓存一致性、多核处理器、性能优化、操作系统调度、内存访问延迟摘要:本文深入探讨了NUMA(Non-UniformMemoryAccess)架构下的内存一致性优化问题。我们将从基础概念出发,逐步分析NUMA架构的特点、内存一致性的挑战,以及操作系统层面的优化策略。通过实际代码示例和性能分析,帮助读者理解如何在高性能计算环境中有效
- OOM电商系统订单缓存泄漏,这是泄漏还是溢出
电商系统订单缓存泄漏的本质分析一、明确概念区别内存泄漏(MemoryLeak)定义:对象已经不再被使用,但由于被错误引用而无法被垃圾回收特点:内存使用量随时间持续增长,最终可能导致OOM类比:像浴缸的排水口被堵住,水不断积累内存溢出(OOM,OutOfMemory)定义:当前可用内存无法满足新的内存分配请求特点:突发性报错,可能由泄漏引起,也可能是瞬时需求过大类比:浴缸容量有限,水龙头开太大导致瞬
- Docker三分钟部署ElasticSearch平替MeiliSearch轻量级搜索引擎
个人主页:阿木木AEcru(更多精彩内容可进入主页观看)系列专栏:《Docker容器化部署系列》《Java每日面筋》每一次技术突破,都是对自我能力的挑战和超越。目录一、什么是MeiliSearch?二、对比ElasticSearch有什么好处?三、使用场景有哪些?四、docker部署MeiliSearch4.1创建数据持久化文件夹4.2拉取镜像4.3运行容器五、访问测试5.1访问5.2下载测试文
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
- 挑战华为社招:7年老Java一次坑爹的面试经历
m0_57286571
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前言今天刚好有空,跟大家聊聊如何学好算法进大厂。前两天一个读者和我说,他坚持刷算法题2个月,薪资翻番去了他梦寐以求的大厂,期间面字节跳动还遇到了原题…其实据我所知目前国内的大厂和一些独角兽,已经越来越效仿硅谷公司的做法,通过编程定题面试,来考察数据结构和算法的扎实程度。以我的经验来说,**对于新手来说,扎实的掌握一门语言是其一,其二就是要有基本的算法能力,这个非常重要。对于进阶的用户,更多技术栈的
- 解锁阿里云ACK:开启Kubernetes容器化应用新时代
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引言:云原生时代下的ACK在当今数字化飞速发展的时代,云原生技术正以前所未有的速度改变着软件开发和部署的格局。随着企业对应用敏捷性、弹性扩展以及成本优化的需求日益增长,云原生已成为众多企业实现数字化转型的关键路径。在云原生的技术体系中,容器编排技术无疑是核心之一,而阿里云Kubernetes版(ACK)则是这一领域的佼佼者,为企业提供了强大、高效且易于管理的容器编排解决方案。Kubernetes作
- C++语言标准
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C++c++
title:C++语言标准description:C++标准C++语言的起源 与C语言一样,C++也是在贝尔实验室诞生的,BjarneStroustrup于20世纪80年代在这里开发出了这种语言。用他自己的话来说,“C++主要是为了我的朋友和我不必再使用汇编语言、C语言或者其他现代高级语言来编程而设计的。它的主要功能是可以更方便地编写出好程序,让每个程序员更加快乐”。C++语言标准 美国国家标准委
- 动手实践OpenHands系列学习笔记12:测试与质量保证
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笔记
笔记12:测试与质量保证一、引言软件测试和质量保证是确保AI代理系统可靠性和稳定性的关键环节。对于像OpenHands这样的复杂AI系统,测试尤其具有挑战性,因为需要验证系统在各种条件下的行为一致性。本笔记将探讨AI系统测试的独特策略,分析OpenHands的测试需求,并通过实践为关键模块构建测试套件。二、AI系统测试策略理论2.1AI系统测试的特殊挑战不确定性处理:AI系统输出可能存在固有的不确
- 平台割韭菜?商家自研小程序暴赚:积分红包裂变让用户主动送钱!
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基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的商家流量转化创新策略研究摘要:在平台流量规则日益收紧的背景下,商家自主策划流量转化玩法面临诸多限制。本文提出通过定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序,构建独立于第三方平台的流量转化生态。研究以“积分+红包”裂变模式为核心创新点,结合AI智能名片的用户画像分析与S2B2C的供应链协同能力,设计了一套完整的流量转化技术方案。实验数据显示,该方案
- 规避IT人才短缺风险:软件人力外包的4大核心价值
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在数字化转型加速的背景下,企业对IT人才的需求持续增长,但IT技术人才短缺问题日益严峻。招聘难、培养周期长、IT人力成本高成为许多企业面临的挑战。软件人力外包作为一种灵活的人才解决方案,能够有效缓解IT人才短缺问题,帮助企业快速获取专业技能支持。本文将探讨软件人力外包的4大核心价值,包括IT人才储备方案、紧急项目应对、技能匹配策略以及成本优化,为企业提供可行的IT人才管理思路。1.IT人才储备方案
- Badoo×亚矩云手机:社交约会革命的“云端心跳加速剂“
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——当全球最大陌生人社交平台遇上云端算力,破解"颜值即正义"困局,重塑真实、高效、安全的下一代社交体验作为月活超4亿的全球陌生人社交巨头,Badoo以"附近的人+动态分享"模式,帮助用户跨越地理与社交圈层建立连接。然而,随着Z世代对"真实社交、深度互动、隐私安全"的需求爆发,Badoo正面临三大核心挑战:颜值内卷与虚假人设:过度依赖照片/视频的展示方式,导致"照骗"泛滥,用户匹配后见面破灭率高达6
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
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自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP?二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法:统计表征2.神经网络:语义向量化课程地址:happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP?核心目标:让计算机理解、生成、处理人类语言,实现人机自然交互。现状与挑战:成就:深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈:歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- 亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战
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亿级电商搜索引擎基石:Elasticsearch分片、副本与性能调优实战引言每年的“双十一”大促,海量用户涌入电商平台,搜索请求量瞬时可达平时的数十甚至上百倍。同时,数百万商品的库存、价格、促销信息也在以极高的频率更新。这种“读写混合”的超高并发场景,对商品搜索引擎提出了两大核心挑战:高可用与可扩展性:如何在流量洪峰下保证搜索服务7x24小时不间断,并且能够随着业务增长而平滑扩容?极致的查询性能:
- 【刚考完的真题】2025年全国青少年信息素养大赛—图形化编程挑战赛-复赛/省赛真题(小高组)——谢尔宾斯基地毯
部分地区的信息素养大赛图形化复赛已考完,还没考的小伙伴可以去做做,看看难度如何~谢尔宾斯基地毯谢尔宾斯基是波兰的一名数学家,他发现了一种“自相似”的图形——谢尔宾斯基地毯,构造方法如下:(1)取一个实心的正方形(2)将其划分为9个相等的小正方形(3)移除中间的小正方形,留下周围的8个小正方形(4)对这8个小正方形重复上述操作,每次迭代都会让结构变得更加复杂。具体要求对画笔进行编程,不要对画笔的初始
- 创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】
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文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
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案例场景某零售集团采用本方案后,决策效率提升300%,库存周转率优化40%,单季度利润增长¥2,800万。本文将彻底解密如何用PHP+AI打造高价值商业智能系统,让你成为企业数字化转型的核心供应商!一、智能BI:企业决策的新引擎1.1传统报表vs智能BI数据源传统报表智能BI静态图表历史数据人工分析交互式探索预测分析自动决策2025年BI系统价值对比:指标传统报表智能BI系统提升幅度数据准备时间3
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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- 页面校验-新建项目
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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